Программы лояльности активно используются многими ритейлерами. Однако коалиционных программ, включающих в себя предложения сразу от нескольких предприятий, в нашей стране сравнительно мало. Наибольшую известность на рынке получила программа МАЛИНА. С операционным директором компании «Лоялти Партнерс Восток» Денисом Кручининым корреспондент нашего журнала беседует об аналитических решениях, аутсорсинге и о перспективах.
Intelligent Enterprise: Какие основные задачи позволяет решать программа МАЛИНА?
Денис Кручинин: Не буду подробно описывать суть программ лояльности, думаю, она всем известна. В нашем же случае мы говорим об уникальных для российского рынка возможностях. Прежде всего МАЛИНА – программа коалиционная, то есть в настоящее время мы имеем партнерские отношения с ведущими компаниями, что делает нас безусловными лидерами на рынке лояльности. Мы способны отслеживать потребительское поведение конкретного человека -- видим номер карты покупателя и получаем от партнеров информацию по его продуктовым корзинам. Очевидно, что большинство ритейлеров по отдельности не могут собрать данные о своих клиентах в таком объеме, в то время как коалиционная программа объединяет в себе информацию от разных компаний, предлагающих товары или услуги на розничном рынке.
Таким образом, мы получаем принципиально иное, более глубокое видение картины поведения покупателей и можем с использованием этих данных решать аналитические задачи, касающиеся как уже весьма распространенной в российском бизнесе оперативной, так и более сложной в реализации прогнозной аналитики. В результате наши партнеры – участники программы МАЛИНА могут более гибко и технологично управлять взаимоотношениями со своими клиентами в реальном времени, в том числе при планировании маркетинговых активностей. Умение эффективно решать такие задачи в условиях современного чрезвычайно конкурентного розничного рынка трудно переоценить.
Какие инструменты вы использовали при построении аналитической системы?
Первым шагом стало создание аналитического хранилища, после чего нам, естественно, потребовались продукты, позволяющие технологично осуществлять перевод данных в него из транзакционной системы. Мы использовали Informatica Power Center, а в качестве решения для бизнес-аналитики -- Cognos BI. На тот момент стоял также вопрос о выборе инструмента для прогностической аналитики. Здесь мы выбирали между двумя производителями -- SAS и SPSS, и по соотношению цена/качество решение было принято в пользу второго. Проект по внедрению наша компания проводила совместно с вендором, когда SPSS еще не была куплена корпорацией IBM. Были смоделированы некоторые практически значимые для нашего бизнеса ситуации, оптимизированы отклики на таргетированные акции, проведён кластерный анализ с выделением отдельных сегментов покупательской аудитории. В результате мы остались довольны продуктом, и он до сих пор успешно эксплуатируется.
Можно ли сказать, что реализованное у вас решение по программе лояльности является типовым?
На данном этапе нами сформировано решение, которое мы можем предлагать компаниям, не обладающим достаточными средствами и компетенциями для выстраивания собственной программы лояльности. То есть фактически мы уже предлагаем решения в области аналитического CRM на условиях аутсорсинга и намерены активно заниматься этим в перспективе. Это направление нам представляется весьма интересным, особенно если выходить на региональный рынок. Конечно, для развития такой аутсорсинговой практики наши решения просто обязаны быть в значительной степени типовыми, ориентированными на широкий спектр задач по реализации программ лояльности. Но справедливо и то, что необходимость ИТ-поддержки таких программ для самых разных клиентов требует от решений гибкости – как по прикладному функционалу, так и по ресурсной масштабируемости. В общем-то мы имеем несколько более или менее типовых предложений -- от выстраивания программы лояльности «под ключ» до предоставления отдельных маркетинговых услуг и их различных сочетаний (аналитика, креатив, коммуникация и т. д.).
Имеете ли вы доступ к ERP-системам партнеров?
Не совсем. Безусловно, у нас возникает необходимость в актуальной информации о транзакциях участников, но в этом случае мы используем специально формируемые интерфейсы со стороны партнеров и разнообразные виды так называемых «выгрузок». Такая форма взаимодействия с партнерами является наиболее эффективной.
Как правило, в компаниях, занимающихся глубоким анализом больших массивов данных, очень остро стоит вопрос обеспечения их качества. В результате управление данными по сути превращается в самостоятельное направление работы. В этой связи хочется спросить, какова ситуация у вас.
Мы выделяем два типа данных: транзакционные и «мастер-данные» (анкеты). Качество транзакционных данных, получаемых от партнеров, регулируется определенными спецификациями и процедурами, о которых я уже упоминал, и в целом остается достаточно высоким. В нашей компании разработана определенная система отчетности со своей структурой ключевых показателей эффективности, по которым отслеживается качество получаемых данных. Что касается анкет, то эту информацию представляют сами участники программ лояльности (имена, фамилии, адреса электронной почты, номера мобильных телефонов и т. д.). Но у нас есть методы и инструментарий, позволяющий отслеживать, насколько успешно удалось доставить, например, сообщение электронной почты или SMS тому или иному адресату, на основании чего делается вывод о валидности контактных данных и корректном использовании того или иного канала коммуникации.
Уже довольно давно на рынке существуют инструменты, позволяющие автоматизировать процесс очистки данных. Используете ли вы подобные средства или сотрудники занимаются этим «вручную»? Насколько серьезна проблема некорректных данных в принципе?
Следует подчеркнуть, что в тот момент, когда мы занимались поиском высококачественного решения для валидации текстовых данных, на рынке практически не было русифицированных продуктов. Поэтому наличие таких решений корпоративного уровня, полностью применимых для российского рынка, весьма актуально.
Что же касается проблемы «очистки данных», мы довольно успешно выстраиваем соответствующие внутренние процессы и процедуры. На нынешнем этапе качество наших данных достаточно высокое, так что нет острой необходимости в их дополнительной валидации. Собственно поэтому в нашем штате нет позиции специалиста, отслеживающего ошибки в данных.
Поделитесь опытом создания проектной команды на примере какого-либо значимого для вашего бизнеса ИТ-проекта: насколько важно участие в ней представителей бизнеса и ИТ-специалистов?
Один из таких примеров -- проект по переходу на новую систему Oracle Siebel CRM. Построение системы управления лояльностью на платформе Oracle Exadata с использованием Oracle Siebel CRM – задача комплексная, требующая слаженности действий всех участников. Проект шёл в тесном взаимодействии с экспертами заказчика и вендора. Опыт показал, что эффективная реализация таких проектов требует непосредственного присутствия в офисе заказчика интеграторов ПО и, естественно, участия нашего топ-менеджмента. Контроль над интеграцией проекта еженедельно осуществляется непосредственно руководителями компании.
Не так давно начали появляться решения класса Appliance, представляющие собой программно-аппаратные комплексы. В целом такие решения ориентированы на компании, интенсивно занимающиеся бизнес-аналитикой на поле больших и очень больших объемов данных. Насколько эти решения по вашей оценке перспективны для вас и для российского рынка вообще?
Мы абсолютно довольны переходом на Oracle Exadata. По сути это наиболее характерный пример решения класса Appliance для баз данных. Единая инфраструктурная платформа, соединяющая в себе программную и аппаратную архитектуру, действительно выглядит хорошим инструментом как для решения наших текущих задач, так и на перспективу. Это хорошо масштабируемый комплекс, и мы планируем в ближайшее время увеличить мощности.
Что же касается других программно-аппаратных комплексов, то мы с интересом смотрим, скажем, на решение Oracle Exalytics и в ближайшем будущем хотели бы проанализировать возможности этого инструментария.
В последнее время практически все взаимодействия между людьми тем или иным образом документируются: разговоры со службой поддержки записываются, ведутся логи обсуждений в социальных сетях. Всю эту неструктурированную информацию вполне может использовать бизнес, а уж розничный бизнес, пытающийся следить за малейшими изменениями настроений в потребительской среде, тем более. Планируете ли вы работать с неструктурированными данными?
Действительно, социальные сети в последнее время стали играть очень значимую роль как в повседневной жизни, так и в бизнесе, поэтому большинство компаний прислушиваются к мнениям пользователей и стараются взаимодействовать с ними. Не являемся исключением и мы. Сейчас у нас ведётся пилотный проект, цель которого -- экспорт из социальных сетей комментариев, в той или иной мере касающихся деятельности нашей компании. При этом планируется реализовать не только поиск сообщений, но и автоматическое определение их эмоциональной окраски (так называемый sentiment analysis).
Насколько данная технология экономически целесообразна, мы пока не беремся оценивать, однако подобные проекты сейчас часто реализуются на рынке и было бы интересно проанализировать возможности таких инструментов.
В каких направлениях вы планируете продолжать развитие прежде всего?
В настоящее время наша компания развивается в нескольких направлениях. Во-первых, мы планируем увеличивать свое присутствие в регионах. Долгое время МАЛИНА работала только в Москве, два года она функционирует в Санкт-Петербурге. Есть планы по выходу в другие регионы. Безусловно, это несет с собой дополнительные изменения в системах, в том числе и в CRM. К примеру, новые ограничения внесут разные часовые пояса – очевидно, что проводить маркетинговую акцию с SMS-рассылкой в девять часов вечера по московскому времени нецелесообразно, ведь во Владивостоке это будет шесть утра. Впрочем, возникнут и более тонкие нюансы, связанные с масштабированием самого бизнеса.
Во-вторых, в будущем, как я уже сказал, мы планируем активно развивать аутсорсинговую модель. Благодаря внедрению новых инструментов, в том числе и производительного решения Oracle Siebel CRM, мы можем хранить и обрабатывать больше информации от партнеров и от тех компаний, чьи программы лояльности будем поддерживать.
